Существенной частью управления проектами является нахождение ответов на ключевые вопросы, такие как: «Когда вы закончите? Какое среднее время безотказной работы покажет ваш продукт? Примет ли пользователь продукт и будет ли его использовать?» Все они относятся к «денежным» вопросам, поскольку имеют дело непосредственно с соотношением «затраты/стоимость» продукта, который вам предстоит создать.

На все эти вопросы есть общий честный ответ: «я не знаю». Конечно, вы не знаете. Тот, кто задает вам эти вопросы, знает, что вы не знаете. Вопросы о будущих результатах и сама концепция знания – несовместимы друг с другом.

Можно предварять любой свой ответ словами: «Я не знаю, но…» Но даже если вы не начинаете с этого уточнения, оно неявно подразумевается.

Мы хотим здесь показать, что вам нужно узнавать эти «я-не-знаю» вопросы, потому что они всегда являются показателями риска. У того, чего вы не знаете, есть оборотная сторона, которая может повернуться против вас, в этом и состоит ваш риск. Если бы вы смогли собрать все уникальные «я-не-знаю» вопросы о своем проекте и докопаться до глубинной причины неизвестного в каждом из них, то перед вами оказался бы полный список рисков вашего проекта.

Тактика, присущая управлению риском, состоит в том, чтобы слушать каждое свое произнесение слов «я не знаю» (вслух или мысленно) и всякий раз принуждать себя задавать вспомогательный вопрос:

Что я знаю (или что я мог бы знать) о том, чего я не знаю?

Всегда доступна какая-то информация о неизвестном. И всегда лучше иметь эту информацию, чем обходиться без нее.

Вот пример. Вы возделываете свой сад 31 марта, но поскольку рядом с садом нет воды для полива, вы рассчитываете на дождь, чтобы он полил ваш сад. Итак, денежный вопрос здесь звучит так: «Сколько дождя прольется на ваш сад?» Вы, разумеется, отвечаете: «Я не знаю». Ясно, что это сигнализирует вам о риске, заключающемся в том, что ваши труды и деньги, потраченные на семена, могут пойти прахом, если не будет достаточного количества влаги. Теперь вы задаете вспомогательный вопрос: «Что я знаю (или что я мог бы знать) о том, чего я не знаю?» Быстрый поиск в Интернете или визит к местному агроному может снабдить вас информацией о прошлых дождях в вашем районе:

На этом рисунке показаны данные за последние сто лет об апрельских дождях в вашей местности. Если продавец семян, у которого вы покупали их для своего сада, предупреждал, что для всходов довольно всего 2 дюймов осадков в первый месяц, можно вполне уверенно считать, что риск невелик. А что, если нужно не меньше 4,4 дюйма? Тогда риск серьезнее. На графике видно, что почти треть апрельских осадков за последние сто лет была меньше.

Вы по-прежнему не знаете, какими будут дожди в этом году, но то, что вам теперь известно об этом неизвестном, имеет ценность. Это направляет вас при планировании того, как справиться с вашей неопределенностью. Если схема ослабления риска (вроде проведения трубопровода) слишком дорого стоит, у вас есть полезные данные для принятия решения о том, ослаблять ли вам риск.

Неудивительно, что график осадков, который вы рассматривали, представляет собой диаграмму неопределенности. Наше формальное определение таково:

Если то, что вам неизвестно, имеет финансовую значимость для вашего проекта, эта диаграмма называется диаграммой риска.

Диаграмма неопределенности показывает набор предыдущих результатов:

Согласно условию, мы так строим вертикальную ось, чтобы сумма всех вероятностей равнялась единице.

Для большинства «я-не-знаю» вопросов, рассмотрение предыдущих результатов – по сути лучшее из того, что можно сделать для понимания масштабов неопределенности в будущем. Хотя вы не получаете ответа на ваш вопрос, но получаете представление о том, в какой мере вы не знаете ответа. Это помогает вам определить свое место на шкале неопределенности, охватывающей весь спектр от отсутствия представления до полной уверенности.

Перейдем от далекого примера про сад к более волнующей теме: неопределенности относительно того, когда будет готов ваш проект:

Пока поверьте нам на слово, что вы всегда сможете построить такую диаграмму для своего проекта, и давайте первым делом сосредоточим внимание на том, чем хорошо для вас такое умение.

Можно использовать диаграмму риска для количественной оценки любого рассматриваемого риска. Например, вы ищете точку, для которой площади под кривой слева и справа одинаковы, называя ее риском 50 на 50, это самый ранний срок, когда вероятность успеть вовремя сравнялась с вероятностью не успеть к этому сроку. Вы можете посмотреть правее, где под кривой находится уже 90% площади (похоже, что на рисунке это приходится на май следующего года), и узнать, что при назначении его сроком сдачи вы можете не уложиться лишь с 10%-ной вероятностью. Другими словами, гораздо вероятнее, что вы успеете завершить проект раньше этой даты, чем позже. Вы можете также исключить самые оптимистичные 10% и самые пессимистичные 10% и уверенно считать, что с 80%-ной вероятностью завершите проект в период между нынешним и следующим маем. Диаграмма риска – инструмент для оценки размера риска в любой выбранной вами форме выражения. Но мы собираемся сообщить вам еще более грандиозное понимание диаграммы риска: идею о том, что ситуация, нарисованная диаграммой, и является риском. Это ведет к следующему окончательному определению риска, взамен временного определения, предложенного в главе 2:

Таким определением риска мы пытаемся отучить вас от привычки думать о риске с помощью цифр и склонить вас вместо этого думать о нем наглядно (с помощью графиков). Прежде вопрос вашего босса о том, «каков риск не успеть к началу следующего года», казался требующим явного или подразумевающегося ответа в процентах:

• «Дело в шляпе, босс!» (по сути 100%-ная уверенность);

или

• «Я думаю, что шансы равны» (50%);

или

• «Разве что рак на горе свистнет!» (меньше 1%).

С нашим уточненным теперь понятием риска, мы отвечаем на этот вопрос диаграммой риска, подобной приведенной выше. Мы не разжевываем ответ для начальника, клиента или контрагента, а просто выкладываем карты на стол: «Как вы прекрасно знаете, в разработке программного обеспечения всегда есть элемент неопределенности, вот посмотрите на его размеры в этом проекте».

Некоторые из приведенных выше диаграмм неопределенности были простыми гистограммами, где столбцы точно соответствовали перечисленным результатам. А другие были плавными кривыми. В чем разница? Рассмотрим для примера диаграмму, приведенную ниже. Чем диаграмма осадков слева отличается от той, что справа?

Разница состоит исключительно в «зернистости». Если данные взяты всего за 100 лет, то кривая на левом графике окажется неровной, и столбцы будут достаточно широкими, чтобы их можно было разглядеть. Если располагать данными за миллион лет, то кривая будет существенно более гладкой и столбцы будут все тоньше, сливаясь в непрерывную кривую, показанную справа.